package com.imooc.spark.streaming.operateTest

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}

/**
  * 通过使用函数func（它接受两个参数并返回一个）聚合源DStream的每个RDD中的元素，返回单元素RDD的新DStream 。
  * 该函数应该是关联的和可交换的，以便可以并行计算。
  *
  * @description reduce(func)
  * @author yuyon26@126.com
  * @date 2018/10/24 11:19
  */
object Reduce {
  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("NetworkWordCount")
    val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(5))
    ssc.sparkContext.setLogLevel("ERROR")

    val lines = ssc.socketTextStream("192.168.31.30", 9999)

    val fmapLines = lines.flatMap(_.split(" "))
    val result = fmapLines.reduce(_ + "*" + _)
    //fmapLines.reduce((a, b) => a + "*" + b)

    result.print()

    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }
}
